KONSEP AI
Ø Deskripsi Umum
Artificial Intelligence (AI)
AI merupakan suatu bidang spesifik pada dunia Teknologi
Informasi yang mendalami metode untuk mendesain suatu mesin komputer cerdas
untuk memperoleh hasil pekerjaan yang optimal, yaitu suatu sistem yang
meperlihatkan karakteristik yang ada pada tingkah laku manusia, seperti
mengerti suatu bahasa, mempelajari,mempertimbangkan dan memecahkan suatu
masalah. untuk menyelesaikan masalah,masalah yang biasa diselesaikan melalui
aktifivitas intelektual manusia, misalnya pengolahan citra,perencanaan, peramalan
dan lain-lain, meningkatkan kinerja sistem informasi yang berbasis computer.
AI juga dapat dirujuk sebagai komputer yang memiliki
pengetahuan yang terdiri atas fakta, pola, dan aturan. Pendekatan yang
dilakukan bidang AI beragam seperti menggunakan penalaran deduksi (logika),
perhitungan probabilitas, dan statistik. Contohnya adalah kemampuan untuk
menjawab diagnosa dan pertanyaan pelanggan, perencanaan dan penjadwalan,
pengendalian, serta pengenalan tulisan tangan, suara dan wajah.
Ø Decision Making
Decision Tree (Pohon Keputusan)
Pohon Keputusan menggambarkan pemilihan alternatif secara
sistimatis dan komprehensif dan menyeluruh tentang kejadian apa yang mungkin
yang terjadi sebagai akibat suatu keputusan. Model ini biasa digunakan dalam
melakukan evaluasi alternatif dugaan dampak yang tidak pasti dikemudian hari.
Penerapannya memerlukan imajinasi hubungan variabel serta data nilai
kemungkinan untuk setiap kejadian tak pasti serta memuat hasil keputusan berupa
nilai pay-off atau losses. Hasil keputusan bisa dinyatakan secara kuantitatif
atau kualitatif.
Notasi atau simbol yang dipergunakan adalah sebagai berikut :
- Tanda empat persegi panjang, sebagai simpul keputusan (Decision node)
- Tanda lingkaran, sebagai cabang (Event fork)
Rule-based System
Rule, atau yang biasa kita sebut kaidah, menyediakan cara
formal untuk merepresentasikan rekomendasi, arahan, atau strategi. Pada aturan
produk atau kaidah produksi pengetahuan disajikan dalam aturan-aturan yang
berbentuk pasangan keadaan-aksi (condition-action): “JIKA keadaan terpenuhi
atau terjadi MAKA suatu aksi akan terjadi”.
Ø Pathfinding
Pathfinding (pencarian jalur) merupakan salah satu
implementasi kecerdasan buatan dalam permainan. Pencarian jalur terpendek
merupakan hal yang mempengaruhi pergerakan dan pengambilan keputusan pada
non-player character. Namun, jalur terpendek belum tentu dan tidak selalu
menjadi jalur paling aman.
Waypoint
Waypoint merupakan kumpulan dari beberapa titik kordinat yang
kemudian dijadikan sebagai navigasi pergerakan. Waypoint dapat digunakan pada
non-playable character untuk melakukan patroli di dalam game dengan
melintasi titik-titik kordinat yang ditentukan.
STRATEGI
PENCARIAN
Depth-First Search (DFS)
Pencarian dilakukan pada satu node dalam setiap level dari
yang paling kiri. Jika pada level yang paling dalam, solusi belum ditemukan,
maka pencarian dilanjutkan pada node sebelah kanan. Node yang kiri dapat
dihapus dari memori. Jika pada level yang paling dalam tidak ditemukan solusi,
maka pencarian dilanjutkan pada level sebelumnya. Demikian seterusnya sampai
ditemukan solusi. Jika solusi ditemukan maka tidak diperlukan proses
backtracking (penelusuran balik untuk mendapatkan jalur yang dinginkan).
Breadth-First Search (BFS)
Pencarian dilakukan pada semua node dalam setiap level secara
berurutan dari kiri ke kanan. Jika pada satu level belum ditemukan solusi, maka
pencarian dilanjutkan pada level berikutnya. Demikian seterusnya sampai
ditemukan solusi. Dengan strategi ini, maka dapat dijamin bahwa solusi yang
ditemukan adalah yang paling baik (Optimal). Tetapi BFS harus menyimpan semua
node yang pernah dibangkitkan. Hal ini harus dilakukan untuk penelusuran balik
jika solusi sudah ditemukan.
Generate-and-Test
Metode Generate-and-Test adalah metode yang paling sederhana
dalam pencarian heuristic. Jika pembangkitan possible solution dikerjakan
secara sistematis, maka prosedur akan mencari solusinya, jika ada. Tetapi jika
ruang masalahnya sangat luas, mungkin memerlukan waktu yang sangat lama.
Algoritma Generate-and-Test adalah prosedur DFS karena solusi
harus dibangkitkan secara lengkap sebelum dilakukan test. Algoritma ini
berbentuk sistematis, pencarian sederhana yang mendalam dari ruang
permasalahan. Generate & test juga dapat dilakukan dengan pembangkitan
solusi secara acak, tetapi tidak ada jaminan solusinya akan ditemukan.
Hill Climbing
Hill Climbing berbeda Generate-and-Test, yaitu pada feedback
dari prosedur test untuk membantu pembangkit menentukan yang langsung
dipindahkan dalam ruang pencarian. Dalam prosedur Generate & test , respon
fungsi pengujian hanya ya atau tidak. Tapi jika pengujian ditambahkan dengan
atauran fungsi-fungsi yang menyediakan estimasi dari bagaimana mendekati state
yang diberikan ke state tujuan, prosedur pembangkit dapat mengeksplorasi ini
sebagaimana ditunjukkan di bawah. HC sering digunakan jika terdapat fungsi
heuristic yang baik untuk mengevaluasi state. Sebagai contoh, anda berada di
sebuah kota yang tidak dikenal, tanpa peta dan anda ingin menuju ke pusat kota.
Cara sederhana adalah gedung yang tinggi. Fungsi heuristics-nya adalah jarak
antara lokasi sekarang dengan gedung yang tinggi dan state yang diperlukan
adalah jarak yang terpendek.
Ø Tactile & Strategic
Tactical Pathfinding merupakan salah satu algoritma
pencarian jalur yang dapat melakukan pencarian jalur terpendek dengan
perhitungan bobot ancaman. Implementasi algoritma tactical pathfinding dapat
memberikan gerakan taktis pada non-player character. Algoritma tactical
pathfinding dilakukan berdasarkan algoritma pencarian jalur berdasarkan A*
ditambah perhitungan bobot.
Strategic Deciders adalah komponen yang secara konseptual
di tingkat tertinggi abstraksi. Komponen ini harus memutuskan strategi untuk
karakter yang didasarkan pada kondisi saat ini dan memori. Pada tingkat
berikutnya, Tactic Deciders merencanakan bagaimana membuat strategi yang
dipakai sekarang dapat berjalan dengan baik. Executors atau pelaksana kemudian
menerjemahkan keputusan dari tactical deciders untuk perintah tingkat rendah
(low-level commands).
Referensi:
Tidak ada komentar:
Posting Komentar